劉勝院士專訪：關于玻璃基板以及半導體封裝若干問題

內容來源：未來半導體

問：當前AI/HPC封裝散熱達到千瓦級別，硅材料遇到瓶頸，下一代顛覆性散熱技術目前有哪些突破？

答：這是一個切中行業(yè)痛點的問題。

我們要清醒地看到，面對 1000W 甚至 1200W 的超級芯片，傳統(tǒng)的“外部散熱”——也就是簡單地把散熱器做大、風扇轉速調高，或者僅僅依賴外部冷板——已經(jīng)逼近了物理極限。

我認為，散熱技術正在經(jīng)歷一場從“外部輔助”向“內生重構”的范式轉移。簡單來說，未來的散熱不再是給芯片貼“退燒貼”，而是要深入到芯片的材料基因和內部血管里去解決問題。

具體來說，我看好三個維度的顛覆性突破，而行業(yè)的領軍者們其實已經(jīng)開始行動了。

第一: 是材料層面的“降維打擊”，也就是用金剛石和SiC材料的應用。

當硅（Silicon, ~150 W/mK）本身成為熱阻瓶頸時，利用金剛石（~2200 W/mK）替換傳統(tǒng)襯底和均熱板是物理學上的唯一解。

技術路徑1：金剛石-SiC 復合材料 (Diamond-SiC Composite)

利用金剛石的超高導熱與 SiC 的高機械強度，解決純金剛石脆性大、熱膨脹系數(shù)（CTE）不匹配的問題。已實現(xiàn)商業(yè)化量產（Coherent, Element Six），是目前最快落地的“補丁式”顛覆技術。

技術路徑2：晶體管級金剛石生長 (Transistor-Level Growth)

原在芯片晶體管極近場直接生長金剛石層，消除界面熱阻，實現(xiàn)“自體散熱”。

該技術處于實驗室向產業(yè)轉化階段（Stanford 等高校領銜）。

技術路徑3：晶圓級異質集成（Heterogeneous Integration）

通過表面活化鍵合（SAB）等技術，將金剛石晶圓與硅/GaN晶圓在原子層面直接結合，徹底去除導熱硅脂（TIM）和焊料層。這是3D堆疊芯片的終極散熱形態(tài)，目前正從軍用射頻（RF）領域向頂級AI邏輯芯片下放。

第二: 是封裝架構的博弈，也就是 SiC Interposer（碳化硅中介層）與玻璃基板的選擇。

現(xiàn)在大家都在談論 Intel（英特爾） 押注的玻璃基板，因為它能做得很大，適合連接很多 HBM 內存。但玻璃有一個致命傷——它的導熱性極差，幾乎是硅的 1/150。

所以我們看到 Intel 的封裝實驗室正在開發(fā)高密度的 TGV（玻璃通孔）銅柱陣列，甚至嘗試在底部填充膠里摻入金剛石微粉，試圖在絕熱的玻璃里開辟出一條“導熱高速公路”。

但如果是追求的是極致的散熱，SiC Interposer（碳化硅中介層） 有可能是真正的“貴族方案”。它的導熱效率是玻璃的幾百倍。未來在那些熱流密度極高的核心區(qū)域，我認為 SiC 中介層是重要的解決方案之一。

第三: 也是最科幻的一點，是結構的內生化，也就是“嵌入式微流體”。

既然外面散熱來不及，那就把水引到芯片里面去。

TSMC（臺積電） 已經(jīng)展示了這種技術原型。他們在 CoWoS 封裝內部，利用硅方柱蝕刻出微小的流道，讓冷卻液像毛細血管一樣直接流過發(fā)熱源。實驗數(shù)據(jù)顯示，這能壓制住驚人的 2600W 功耗！

Microsoft（微軟） 也在做類似的事。他們?yōu)榱俗匝械?Maia AI 芯片，利用 AI 算法模擬了樹葉的葉脈結構，設計出了“仿生微流道”。這種非線性的流道設計，比傳統(tǒng)直線的效率提升了 3 倍。這就是典型的“用 AI 設計 AI 芯片的散熱”。

總結一下：

面對 AI 時代的“熱墻”，我們正在經(jīng)歷從“風扇吹”到“材料換”再到“血管造”的革命。

如果說 NVIDIA 是在用金剛石給現(xiàn)在的芯片“續(xù)命”，那么 TSMC 和 Intel 正在用微流體和新基板為未來的芯片“重塑肉身”。誰能率先掌握這些原子級的散熱技術，誰就真正握住了下一代超級算力的入場券。

問：作為封裝基板的熱門候選，金剛石、藍寶石、碳化硅、玻璃基板和其他熱門材料誰最有可能在2028年到2030面率先量產？

答：“如果只看大規(guī)模量產的‘結構性基板’，2028年的贏家無疑是玻璃基板（Glass Substrate）；但如果看解決AI算力瓶頸的‘功能性材料’，金剛石（Diamond）將是不可或缺的王者。”

我認為，這并不是一個“誰取代誰”的單一維度的競爭，而是雙軌并行的格局：

首先，玻璃基板解決的是互連密度（Interconnect Density）的問題，它是地基。

其次，金剛石/SiC解決的是熱與功率（Thermal & Power）的問題，它是上限。

第一:深度解析（The Deep Dive）

1. 為什么玻璃基板是2028年的“量產之王”？

在2028年到2030年這個時間窗口，隨著AI芯片進入埃米級（Angstrom era），傳統(tǒng)的有機基板（Organic Substrate）已經(jīng)到了物理極限。

技術邏輯：有機材料太軟，在大尺寸封裝下會翹曲，導致光刻對不準。而玻璃基板具備極高的平整度和可調的熱膨脹系數(shù)（CTE）。

互連能力：通過玻璃通孔（TGV）技術，我們可以把互連間距（Pitch）做到10微米以下。這意味著在同樣面積下，玻璃基板能容納的晶體管連接數(shù)是現(xiàn)在的數(shù)倍。

產業(yè)信號：我們看到Intel已經(jīng)在大力布局，預計2026-2030年推出量產產品；韓國的SKC（Absolics）在美國的工廠也已經(jīng)動工。這是資本和產業(yè)鏈用腳投票的結果。

2. 金剛石與碳化硅的角色是什么？

很多外行認為金剛石會像PCB板一樣做成大板子，這是誤解。在2028年，金剛石的戰(zhàn)場不在“底座”，而在“核心”。

金剛石（Diamond）：它是終極的熱管理方案。當AI芯片功率突破1000W時，玻璃導熱是不夠的（僅約1.1 W/mK）。我們的判斷是，“玻璃基板 + 金剛石散熱層”將是頂級AI芯片的標配。金剛石將以異質集成（Heterogeneous Integration）的形式嵌入封裝中，負責把熱量瞬間導出。

第二：總結與佐證（Conclusion & References）

“總結來說，2028-2030年的半導體封裝將進入‘玻璃時代’，但金剛石材料將作為高端‘性能倍增器’與其共存。”

我的這個判斷基于以下幾個關鍵的行業(yè)動向：

1.Intel Foundry路線圖：明確將玻璃基板列為2026年后的關鍵技術節(jié)點，用于支撐萬億級晶體管的封裝。

2.Yole Group的市場分析：預測先進封裝市場中，玻璃基板的復合增長率將領跑，而金剛石材料將在熱管理細分市場占據(jù)最高價值端。

3.技術物理極限：摩爾定律放緩后，唯有通過新材料解決互連（靠玻璃）和散熱（靠金剛石）兩大痛點，算力才能繼續(xù)增長。

問：如何解決玻璃基板在panel level 上的散熱/導熱問題？

答：這是一個非常關鍵的技術痛點。對于玻璃基板（Glass Core Substrate）而言，熱管理是其最大的應用瓶頸之一。

標準玻璃（如二氧化硅、硼硅酸鹽玻璃）的熱導率極低，僅為 1.1 ~ 1.4 W/(m·K)，而硅是 ~149 W/(m·K)，有機基板（含銅層）雖然差但通常也能達到 ~0.3-0.5 W/(m·K) 且較薄。當面對AI芯片動輒 1000W+ 的TDP（熱設計功耗）時，玻璃基板如果不做特殊的熱設計，就會變成一個“絕熱層”，導致芯片燒毀。

在 Panel Level（大板級，如FOPLP、CoPoS） 封裝中，解決散熱問題的核心思路可以歸納為三個維度：垂直導熱通道構建、橫向熱擴散增強、以及異質材料集成：

第一：垂直導熱，高密度 TGV 銅柱陣列 (Thermal Vias)

這是目前最成熟、最直接的手段。利用玻璃通孔（TGV, Through Glass Via）技術，在玻璃中打出大量的孔并填滿銅。

第二: 橫向擴散，厚銅 RDL 與 表面金屬化 (Thick Cu RDL)

玻璃的一大優(yōu)勢是表面極其平整，允許精細線路，但為了散熱，我們需要反其道而行——加厚金屬層。

第三: 主動冷卻，玻璃微流道冷卻 (Integrated Microfluidics)

利用玻璃的化學惰性和易蝕刻特性，直接在基板內部構建“血管”。

問、多物理場需要協(xié)同設計是保障未來大算力芯片和系統(tǒng)持續(xù)發(fā)展的必由之路。如何通過工藝生產、新型材料研發(fā)與改良、創(chuàng)新性裝備來提升性能與可靠性？

答：多物理場協(xié)同設計（Multi-Physics Co-Design）不再僅僅是一個軟件仿真步驟，它已經(jīng)成為指導制造端變革的核心哲學。

過去，我們是“設計完再去制造”；現(xiàn)在，為了極致性能與可靠性，我們必須“基于多物理場的相互作用來定制制造”。在大算力芯片（3D-IC）中，電（信號）、熱（功耗）、力（翹曲）、磁（干擾）這四個場是強耦合的——動一發(fā)而牽全身。

以往我們談‘協(xié)同設計’，往往局限在設計軟件（EDA）里。但在后摩爾時代，我認為真正的協(xié)同必須發(fā)生在Fab廠的流水線上。大算力芯片本質上是一個電-熱-力（Electrical-Thermal-Mechanical）極度糾纏的復雜系統(tǒng)。我們不能再把它們割裂開來看待。

為了實現(xiàn)極致的性能和可靠性，我們正在用多物理場的視角，重塑制造的三大支柱：”

第一： 工藝維度，以“消除界面”來解決場耦合沖突。

“首先在工藝上，多物理場協(xié)同理念要求我們尋找那些能同時解決電、熱、力矛盾的工藝路徑。

最典型的例子就是混合鍵合（Hybrid Bonding）。

為什么要用它？ 它是多物理場協(xié)同的完美產物。

電學場：它實現(xiàn)了銅對銅的原子級直接接觸，電阻極低，信號傳輸極快。

熱學場：它消除了傳統(tǒng)微凸塊（Micro-bumps）中間的焊料層（Solder），去掉了熱阻最大的界面。

力學場：它利用范德華力在低溫下鍵合，避免了高溫回流焊帶來的巨大熱應力（Thermal Stress），解決了芯片翹曲問題。

理念落地：我們在開發(fā)工藝時，不再是單純追求‘做得更小’，而是追求‘場的最優(yōu)解’。

比如退火工藝（Annealing）的溫度曲線設計，現(xiàn)在完全是基于應力仿真模型倒推出來的，目的是在激活雜質（電）的同時，最大程度釋放晶格內的殘余應力（力）。”

第二： 材料維度，從“選材料”轉向“算材料”

在多物理場理念下，材料不再是‘選’出來的，而是‘算’（Computed）出來的。我們需要的是能動態(tài)平衡各物理場的新型材料。

定制化匹配：比如底部填充膠（Underfill）。以前我們只看它的流動性。現(xiàn)在，我們必須根據(jù)芯片的熱膨脹系數(shù)（CTE）和彈性模量（Modulus）來精確調配填料的比例。

協(xié)同邏輯：這個材料必須夠‘硬’，能像骨骼一樣支撐住 3D 堆疊的應力（力學）；同時它必須夠‘導’，能像血管一樣輔助散熱（熱學）；還得絕緣性極好，防止信號串擾（電學）。

玻璃基板的引入：為什么要搞玻璃基板？就是因為在多物理場仿真中，我們發(fā)現(xiàn)有機基板在千瓦級高熱下會發(fā)生翹曲，導致連接斷裂。玻璃的高模量（剛性）完美解決了力學場的問題，同時其低介電損耗又滿足了高頻信號的電學場需求。這就是典型的基于物理場痛點進行的材料革命。”

第三： 裝備維度，從“盲目加工”走向“閉環(huán)反饋”

最后是裝備。裝備是實現(xiàn)多物理場協(xié)同的物理手段。未來的裝備必須具備感知物理場并實時調控的能力。

激光輔助鍵合（LAB）裝備： 這是一個顛覆性的例子。傳統(tǒng)的烤箱（回流焊）是整體加熱，熱應力巨大。LAB 裝備利用激光，只在毫秒級時間內加熱芯片的連接點。

協(xié)同價值：它極其精準地控制了熱場的分布，從而將力場（翹曲）降到了最低，同時保證了電場（連接可靠性）。這就是用裝備的‘精準’來化解物理場的‘沖突’。

原子級量測設備：我們還需要能看見‘無形之力’的眼睛。比如新型的 X-Ray 或聲學顯微鏡，它們不僅僅看結構，還能通過晶格畸變來測量內部的殘余應力。這就好比給裝備裝上了‘觸覺’，讓我們在制造過程中就能把控可靠性。”

所以，總結來說：

多物理場協(xié)同設計，不僅僅是設計師在電腦前跑仿真。

它是工藝上追求原子級融合以消除界面，材料上追求參數(shù)定制以平衡矛盾，裝備上追求精準控溫以駕馭應力。

只有將這種‘系統(tǒng)工程’的理念貫穿到制造的每一個環(huán)節(jié)，我們才能造出既快（高性能）又穩(wěn)（高可靠）的未來芯片。

問：分享個具體應用，國際頭部芯片公司都有涉足（無論合作還是收購），試圖將最新一代芯片與人行機器人融合。人行機器人需要怎樣的AI芯片？能否滿足機器人對各種場景的工作？

答：這個話題2025年在CCTV2《中國經(jīng)濟大講堂》中曾做了比較系統(tǒng)的探討和交流，當時的主題是“人形機器人：解鎖高難動作的進階路”。這里簡單來說涉及到幾個問題。

第一： “大腦”與“小腦”的精密協(xié)作

人形機器人的大小腦控制系統(tǒng)，是實現(xiàn)人工智能技術的核心組件。“大腦”負責環(huán)境感知與決策，整合來自觸覺傳感器、攝像頭、激光雷達等設備的信號；“小腦”則專注于運動傳感，控制動作生成，主要依賴力傳感器與慣性傳感器的數(shù)據(jù)反饋，比如黑芝麻、地平線等公司有相關業(yè)務。與人類模糊的控制機制不同，機器人通過量化傳感數(shù)據(jù)并持續(xù)反饋，將復雜任務拆解為多個步驟，借助機器學習逐一完成。

人形機器人大腦模擬人類的思考推理、交互溝通、任務理解與編排以及記憶能力，其核心技術依托高算力、高帶寬的人工智能芯片（AI芯片）與多模態(tài)大模型。然而，研發(fā)AI芯片面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面需追求高AI算力，另一方面要保證高內存帶寬。先進的芯片制程工藝雖能提升性能，但高密度設計導致功耗劇增；同時，多內存控制器的布局會占用大量芯片面積，難以實現(xiàn)合理配置。

第二: 傳感的小型化、功能集成化

人形機器人的傳感器是實現(xiàn)類人感知與精準交互的核心基礎，正朝著多模態(tài)融合、高集成化、低功耗、仿生智能的方向演進。主要達到低功耗與高能效（如事件驅動傳感、感算一體架構）、仿生感知（如靈巧手）、高度集成、低成本等。

以靈巧手為例，人形機器人的靈巧手是其關鍵技術之一。業(yè)界常言“制造人形機器人，半數(shù)難度在靈巧手”。人類手掌能憑借27塊骨骼、50余塊肌肉及100多個關節(jié)的協(xié)同，完成從捏取繡花針到搬運冰箱的極端操作。

另外，人形機器人要實現(xiàn)類人化運動，不僅需要靈巧的雙手完成精細操作，更依賴“仿生腳掌”實現(xiàn)穩(wěn)定行走。然而，平衡控制一直是全球人形機器人研發(fā)的核心難題，失衡、打滑、摔倒等狀況頻發(fā)。人類行走時，足底神經(jīng)能實時感知地面硬度、坡度及細微變化并反饋給大腦；對機器人而言，由力傳感器構成的“腳底神經(jīng)”感知網(wǎng)絡，正是實現(xiàn)動態(tài)平衡與環(huán)境交互的關鍵。

問：半導體封裝是連接芯片與外界電路并保護芯片的關鍵環(huán)節(jié)，涉及多學科知識，面對下一代先進封裝技術所需要的核心工藝和材料，微電子學院/集成電路學院該如何培育更優(yōu)質高效的年輕工程師，來實現(xiàn)與國家需求、企業(yè)痛點的緊密結合？

答：半導體封裝是典型的交叉領域，在人才培養(yǎng)方面，首先是加強基礎教育。我一直提倡大一開始上分子動力學，大二學習量子力學，大學四年就能夠較好地掌握多場多物理建模理論和方法。這對后續(xù)的科研和工作都會有很大幫助。

另一方面，教育應該與產業(yè)緊密結合，這對于半導體及封裝領域是更為迫切的。所以我們提倡在人才培養(yǎng)階段與行業(yè)領軍企業(yè)密切合作，這樣培養(yǎng)的人才才能夠既有大的產業(yè)視野，又有深入的科學思考。

問：您曾講科研像接力賽，自己跑好一棒，未來需更多年輕人參與，給予我們當代年輕在職工程師和在讀工程博士、碩士一段鼓勵的話！

答：年輕人是行業(yè)的未來，但是年輕人也應該要敢于挑重擔，走難走的路，攀難攀的山，經(jīng)過了狂風暴雨的磨礪，成長才會更健康、更全面也更快。

—— 芯榜 ——

芯榜成立于 2015 年，是半導體垂直領域的產業(yè)媒體與數(shù)字化服務平臺。全網(wǎng)覆蓋超 100 萬垂直行業(yè)用戶，核心提供專業(yè)榜單發(fā)布、原創(chuàng)訪談、產業(yè)報告、峰會活動及研究咨詢等服務。已合作近千家半導體生態(tài)企業(yè)，聯(lián)動多家基金公司與產業(yè)媒體，助力硬科技產業(yè)發(fā)展。